Om data te verzamelen moet je creatief en proactief zijn

De uitdaging

‘De grootste uitdaging hierbij is om te begrijpen welke data er precies nodig is. Vervolgens moet je onderzoeken of het mogelijk is om deze informatie te verkrijgen. Bij het verzamelen moet je vaak creatief en proactief zijn: de data komt van allerlei verschillende bronnen binnen de bank. Zodra het duidelijk is hoe je de gegevens kan verkrijgen, is het vaak slechts een kwestie van code schrijven.’

In de toekomst zijn bedrijven datagedreven

‘Veel van onze concurrenten werken ook datagedreven. Analyses moeten dus steeds sneller en beter worden. Als je dat niet doet, is de kans groot dat je marktaandeel verliest. Neem bijvoorbeeld het verstrekken van leningen. Idealiter wil je dit zo snel mogelijk doen en klanten misschien zelfs binnen een dag een de lening geven. Hierbij wil je de klanten natuurlijk zo min mogelijk om informatie vragen, terwijl je wel veel informatie nodig hebt voor goed risicobeheer. De uitdaging is om daar de goede balans in te vinden.’

Risicomodellen voor midden- en kleinbedrijf

‘Op dit moment werk ik aan de herontwikkeling van de kredietrisicomodellen voor mkb’ers. Deze modellen berekenen verschillende parameters, bijvoorbeeld de kans op wanbetaling. Daarnaast schatten we onder meer ook het verlies voor de bank in geval van wanbetaling. De parameters worden ook gebruikt om de kapitaalbuffer van de bank te bepalen. Deze nieuwe modellen en datastromen zijn we nu aan het implementeren in onze IT-systemen.’

Veel klanten, nog meer data

‘Rabobank heeft veel klanten, en we hebben ook het grootste marktaandeel in hypotheken. De dagelijkse betalingen van onze klanten en de hypotheekinformatie alleen al leveren een ongelooflijke hoeveelheid data op. Deze gegevens gebruiken we ook op macro-economisch niveau. Er is informatie over hoe een bedrijf presteert, financiële cijfers en algemene kenmerken van deze bedrijven en hun eigenaren, bijvoorbeeld wanneer ze zijn begonnen. Deze gegevens komen van bronnen binnen de bank, en soms ook van externe bronnen zoals het BKR. We combineren de data en maken het geschikt voor het beoogde doel. Dit laatste is vaak de grootste uitdaging.

Met onze gegevens helpen we onze klanten ook bij het runnen van hun bedrijf. Als we opmerkelijke zaken zien in de dataverzameling, gebruiken we dat om klanten bijtijds te kunnen helpen. Is er iets speciaals aan de hand? Is er iets wat wij kunnen doen? Dat vind ik leuk aan mijn werk bij Rabobank. Onze focus ligt bij de klanten: hoe kunnen we hen het beste helpen? Het is meer dan geld verdienen met geld. Het gaat over samen vooruitgang boeken en samen groeien.’

Veel leren in een complex vakgebied

‘In mijn werk bij Rabobank heb ik al veel geleerd. Ik word uitgedaagd om over lastige kwesties na te denken en proactief te handelen. Ook zijn er allerlei gebieden waarin ik me kan ontwikkelen. Of je nou het bankwezen beter wil leren kennen, meer wil leren over de dynamiek van de organisatie en de markt, of je vaardigheden in techniek uitbreiden: het kan allemaal.

Het werk kan vrij complex zijn, omdat Rabobank veel systemen gebruikt. En het datalandschap is enorm, wat het lastig maakt een duidelijk overzicht te hebben. Dat maakt de rol van Data Analisten belangrijk, maar in de toekomst zal dit werk nog belangrijker worden.

Met mijn collega’s voer ik veel interessante gesprekken en discussies over de uitdagingen in ons vakgebied. En als er nieuwe medewerkers zijn, help ik ze altijd graag. Ik vind het inspirerend om ze het vak te leren en ze te zien groeien in hun werk.’